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[HDL Localization 사용설명서] 소스코드 상세 설명 (3) 앞 장에서는 패키지의 전체 구조와 개별 모듈의 역할을 확인했다. 본 장에서는 각 모듈마다 핵심적인 역할을 하는 소스코드를 설명한다. 5. 주요 소스코드 분석 5.1.1 hdl_localization_nodelet.cpp Class : HdlLocalizationNodelet public onInit Callback imu_callback points_callback globalmap_callback initailpose_callback Publish publish_odometry publish_scan_matching_status 위와 같은 메소드를 가지고있다. 메소드 이름만 보면 구조가 이해되는 직관적인 구성이다. 핵심 알고리즘은 LiDAR로부터 데이터를 받는 points_callback 함수에서 수행.. 2023. 5. 4.
[HDL Localization 사용설명서] 전체 아키텍쳐 및 구성요소 (2) 앞 장에서는 패키지에 대한 기본적인 설명이나 동작 원리에 대해서 기술했다. 본 장에서는 해당 ROS 패키지가 어떤 구조를 가지고있으며, 각각을 구성하는 모듈들은 어떤 역할을 하는지 기술한다. 3. 패키지 개요 3.1 패키지 구성 의존 라이브러리 PCL (Point Cloud Library - pcd 핸들링 라이브러리) OpenMP (C/C++ 기반 CPU 병렬처리 라이브러리) 필요 패키지 pcl_ros (ros 환경에서 PCL을 활용하기 위해 필요) ndt_omp (Scan matching 알고리즘) fast_gicp (Scan matching 알고리즘2) hdl_global_localization (전역 환경에서 relocalize하기위해 사용) PCL 알고리즘은 포인트클라우드를 다루기 위한 라이브러리.. 2023. 5. 4.
[HDL Localization 사용설명서] 패키지 설명 및 동작 원리 (1) hdl localization은 PCD 형태의 지도에서 로봇의 위치를 추정하는 기능을 제공해준다. GPS, IMU, Odom 등 다양한 입력데이터가 있지만, 모두 옵션이며 1) PCD 지도 2) 3차원 라이다 데이터 2개의 항목만 있으면 정상적으로 작동한다. 3차원 라이다를 활용한 위치추적 모듈 중 가장 사용이 간편하고, 오픈소스화 되어있기 때문에 다양한 프로젝트에서 활용된다. 필자의 경우도 개인적으로 진행했던 다양한 토이프로젝트며, 학부연구생 시절 의뢰받은 다양한 연구과제도 위 패키지를 사용해 해결한 경험이 있다. 그리고 지금도 다양한 용도로 사용중이다. 최근 hdl localization 패키지의 많은 사용빈도에 비해, 내부구조나 원리에 대한 지식이 너무 부족한 것을 느끼고 있다. hdl locali.. 2023. 5. 4.
2. 영상처리 기반 차선인식 (2) - ros + openCV 영상처리 기반 차선인식 (1) - ros + openCV 영상처리 기반 차선인식 (2) - ros + openCV 데이터셋 비교 및 평가 (1) - 데이터셋 소개 (tuSimple, CULane) 데이터셋 비교 및 평가 (2) - 데이터셋 소개 (BDD100K, KITTI) 이번 챕터에서는 간단한 차선인식 모듈에 대해 설명하는 것으로, 영상처리기반 차선인식이 어떤 방식으로 실행되는지 간단하게 살펴보려 한다. 2. 영상처리 기반 차선인식 (2) - ros + openCV 개발은 아래 환경에서 진행되었다. 더보기 OS : Ubuntu 18.04 ROS : Melodic openCV : 3.2.0 https://github.com/Gnaseel/hg_laneDetection_trad GitHub - Gnase.. 2021. 9. 22.
2. 영상처리 기반 차선인식 (1) - ros + openCV 영상처리 기반 차선인식 (1) - ros + openCV 영상처리 기반 차선인식 (2) - ros + openCV 데이터셋 비교 및 평가 (1) - 데이터셋 소개 (tuSimple, CULane) 데이터셋 비교 및 평가 (2) - 데이터셋 소개 (BDD100K, KITTI) 영상처리 기반 차선인식은 오래 전부터 연구되어 왔지만, 딥러닝에 의한 방법들에 비해 정확도가 낮기 때문에 최근에는 주류로 연구되지 않는다. 특히 조명과 차폐(occlusion) 등에 매우 취약하기 때문에 안정성 또한 낮다. 이러한 이유들로 영상처리 기법 차선인식은 현재 주류로 연구되고있지 않지만, 과거 어떤 방법들로 차선인식이 이루어졌는지 흐름에 대해서는 알고있어야 하기 때문에 이 챕터를 준비했다. 이번 챕터는 ROS와 openCV .. 2021. 9. 22.
4. 차선인식 데이터셋 (2) - 데이터셋 소개 (BDD100K, KITTI) 섹션4는 차선인식에 사용되는 데이터셋의 특징을 비교하는 부분이므로, 메소드에만 관심이 있다면 넘어가도 뒤 내용을 이해하는데 지장이 없다. 섹션 4에서 다루는 내용 차선 인식 데이터셋 데이터셋의 특징 비교 각 데이터셋 별 벤치마킹 방법 소개 차선 인식 데이터셋 차선인식 데이터셋에는 많은 종류가 있다. 하지만 데이터셋마다의 특징이 있기 때문에 자신이 구현하고자 할 네트워크에 알맞은 데이터셋을 사용해야한다. 3. BDD100K BAIR(버클리 인공지능 연구 실험실)에서 공개한 오픈소스로, 120,000,000개라는 엄청난 이미지 데이터를 가진 데이터셋이다. 이미지 뿐만 아니라 GPS, IMU, 타임스탬프까지 포함되어있어서 다양한 용도로 활용 될 수 있다. 차선인식을 위해 만들어진 데이터셋이 아니라, 도로 주행.. 2021. 8. 14.
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